Как может применяться ИИ в автобизнесе?

Генеративный ИИ — это категория алгоритмов ИИ, которые создают новые результаты на основе данных, на которых они были обучены, и обратной связи, полученной от предыдущих результатов. Генеративный ИИ создает новый контент в виде аудио, текста, видео, изображений и т.д. Применение генеративного ИИ в автомобильной промышленности позволяет повысить эффективность, инновационность, качество обслуживания клиентов и многое другое.

Генеративный ИИ, помогающий создать реальную среду, может способствовать проведению практических алгоритмов, которые выступают в качестве обучающей модели для автомобилей.

В последние годы в автомобильной промышленности произошли такие технологические сдвиги, которые никто и представить себе не мог. Она продемонстрировала несколько новых технологий и отработала их на практике. Генеративный ИИ или искусственный интеллект — это новая преобразующая сила, которая сегодня находится в центре всех экономических, общественных и образовательных дискуссий. Согласно отчету McKinsey, с помощью генеративного ИИ можно сократить сроки разработки автокомпонентов на 10%-20%.

Наиболее известным примером генеративного ИИ, о котором сейчас много говорят, является ChatGPT. Недавно компания Google также выпустила свой аналог ChatGPT, известный как Bard AI.

Каждый день появляются новые генеративные ИИ, поэтому, когда мы говорим об автомобильной промышленности, подсчет разработок генеративного ИИ уже трудно вспомнить.

Примеры использования генеративного ИИ в автономных автомобилях

Генеративный ИИ в автомобильной промышленности встречается повсеместно, выступая в качестве основы для создания реалистичных симуляторов, позволяющих автономным автомобилям адаптироваться к заданным условиям.

Для создания AV необходимы надежные данные датчиков для обучения, где генеративный ИИ может быть применен для представления реальных ситуаций, что устраняет необходимость в дорогостоящих и трудоемких полевых экспериментах.

Генеративный ИИ, помогающий создать реальную обстановку, может способствовать созданию практических алгоритмов, которые выступают в качестве обучающей модели для транспортных средств.

Персонализация: Модели генеративного ИИ способны предугадывать выбор и предпочтения пользователя. Эта технология с помощью своих инструментов автоматически адаптируется к предпочтениям, шаблонам потребителя, анализируя часто используемые функции, заставляя их часто появляться на навигационных панелях. Это создает персонализированный или индивидуальный опыт для пользователя.

Голосовая помощь: Она объединяет информационно-развлекательную систему автомобиля для обеспечения голосовой помощи и множества голосовых функций. Одним из лучших примеров персонализации или персонализации АВ являются автомобильные персональные ассистенты, способные разговаривать и общаться с пользователем. Этот потенциал заложен в будущих автомобилях, управляемых технологиями, которые можно представить себе как Siri или Alexa.

Предвосхищение технического обслуживания и сервиса автомобилей: Генеративный ИИ работает в связке с Интернетом вещей (IoT) для обеспечения упреждающего обслуживания автомобиля. В последнее время растет число автомобилей, интегрированных с технологией IoT, поэтому датчики, встроенные в автомобили, могут передавать данные о состоянии автомобиля в режиме реального времени.

С помощью генеративного ИИ эти данные могут быть проанализированы для выявления отклонений от нормы и информирования пользователя о них.

Автономное вождение и проблемы безопасности

Генеративный ИИ играет важную роль в обеспечении безопасности, особенно при разработке автономных транспортных средств. Когда требуется обучить систему автономного управления автомобилем, возникает необходимость в бесчисленных ситуациях вождения, а значит, и в опасных и исключительных сценариях.

Генеративный ИИ может создавать реалистичные симуляции и, таким образом, повышать безопасность алгоритмов управления автономными автомобилями до их практического использования на дорогах общего пользования. Генеративный ИИ также может моделировать решения текущих проблем в реальном времени, что помогает принимать решения для автономных транспортных средств.

Он может выдавать соответствующие прогнозы поведения участников дорожного движения, информируя их для повышения безопасности пользователей и пешеходов. Генеративный ИИ способен управлять сложными сценариями вождения, делая их более безопасными и плавными.

Некоторые распространенные примеры генеративного ИИ

Генеративный ИИ широко распространен в сегменте легковых автомобилей: такие ведущие бренды, как Toyota, BMW, Tesla, Mercedes-Benz и многие другие, начали внедрять генеративный ИИ в свои автомобили.

В ходе выставки IAA Mobility 2023 компания Continental объявила о своем сотрудничестве с Google Clouds, став первым поставщиком автомобильной техники, интегрировавшим облака Google непосредственно в автомобили.

Continental: На выставке IAA Mobility 2023 Филипп фон Хиршхейдт, член правления Continental и глава сектора Automotive group, заявил: «Вместе с Google мы привносим искусственный интеллект в кабину автомобиля и создаем интуитивно понятный опыт для водителей». «Так наша концепция программно-определяемых автомобилей начинает воплощаться в жизнь».

Daimler: В ближайшие годы ожидается выход этой новой технологии на рынок MHCV. Одним из таких имен является Daimler, ведущая компания по производству коммерческих автомобилей, которая намерена в ближайшее время интегрировать ИИ в свои автомобили. «Мы работаем над моделями ИИ, которые позволят получить представление о данных, недоступных человеку», заявил Аншум Джайн, главный операционный директор Daimler.

Toyota: Чтобы расширить возможности дизайнеров продуктов, Toyota Research Institute (TRI) представила технику генеративного ИИ. Это позволит усовершенствовать общедоступные инструменты Gen AI, работающие по принципу «текст-изображение», и включить первоначальные эскизы и инженерные ограничения в процесс повышения творческого потенциала. Таким образом, технология генеративного ИИ минимизирует количество итераций для усиления дизайна с учетом инженерных перспектив, что не только экономит время, но и делает работу более эффективной.

Tesla: Технология Gen AI играет неотъемлемую роль в усовершенствованной системе помощи водителю (ADAS). Известная система автопилота Tesla использует модели генеративного ИИ для понимания и изучения более широкого спектра дорожных ситуаций, пытаясь тем самым расширить свои возможности.

Mercedes-Benz: В рамках генеративного ИИ компания Mercedes внедрила модель GPT в более чем 900 тыс. автомобилей, которые участвуют в бета-программе. Доступ к этой модели можно получить с помощью голосового помощника компании, который позволяет водителям узнать местоположение пункта назначения и ответить на все интересующие вопросы.

Потенциал генеративного ИИ

Генеративный ИИ может помочь обеспечить конкурентные преимущества компаний и тем самым способствовать появлению инноваций. Он способен глубже проникать в проблемы, которые сдерживаются человеческими ресурсами. Он способен изменить анатомию работы, поскольку расширяет возможности человека благодаря его дремлющим тенденциям. Она автоматизирует некоторые задачи, стоящие перед человеческими ресурсами, и тем самым повышает их продуктивность.

«Хотя мы находимся на ранней стадии, потенциал генеративного ИИ для автомобильных компаний в Индии огромен — от новых бизнес-моделей до привлечения клиентов и т.д. Чтобы раскрыть истинный потенциал генеративного ИИ, люди, процессы и вспомогательные технологии должны работать в тандеме», — сообщила Шавета Вадхера, директор по промышленности и мобильности Accenture в Индии.

По материалам India Times.